論大數據時代下學生數據采集能力的培養

于波 董立華 李雅男 畢文琪

【摘 要】 本文闡述了數據采集能力的內涵和構成，分析了地方新建本科院校數據采集能力培養的教學現狀，即：教學內容過于注重理論，課程設置不夠完備，教學模式和手段陳舊。據此提出了數據科學與大數據技術專業學生數據采集能力的培養措施：要明確人才培養目標;優化教學內容;改進教學方式方法，重視創新能力培養;將學生培養與教師科研團隊建設相結合;提高實踐應用能力;加強課程考核。

【關鍵詞】 大數據時代;高校學生;數據采集能力培養;地方新建本科院校

一、引言

近年來，大數據在生產制造、社會管理、科學研究、國防安全等領域正呈現爆發性的增長，展現出數據信息多樣、數量龐大、來源豐富等特點。為滿足大數據發展對人才的需求，數據科學與大數據技術專業所培養的學生不僅需要綜合掌握涉及數學、統計學、計算機科學等基礎理論知識，還應具備創新精神、實踐能力以及包括數據采集、分析、應用、思維等在內的數據采集的能力，這必將給該專業學生數據采集能力的培養帶來嚴峻的挑戰。

由于地方新建本科院校的數據科學與大數據技術專業剛剛設立，對該專業學生的數據采集能力的培養沒有現成的模版可供借鑒，且該類院校的現有其它相關專業學生的數據能力水平與大數據時代的社會需求脫節。因此，地方新建本科院校應該注重加強對大數據專業學生數據采集能力的培養，旨在提高學生的數據采集能力和創新精神，以適應時代發展的要求。

二、數據采集能力的內涵和構成

一般來說，數據采集的能力是指對科學數據進行收集、處理和分析的能力。但是，隨著大數據時代的到來，數據已不再是簡單的來源、目的或結果，而是上升為社會的一種基礎設施和工具，[1]相應地對學生所應具備的數據能力也有了更高的要求。因此，“數據采集”的能力從廣義上講，除了包括對數據的采集、組織、處理和分析的能力外，還應包括數據的應用意識、數據感知能力及數據倫理素養。

本文從數據采集能力的內涵出發，基于社會需求、教學問題、學生能力現狀，將數據采集能力分為四個維度：[2-4]

1、數據采集能力

數據采集能力主要包括數據采集意識和對數據進行科學分析、有效篩選并根據需要快速獲取數據的能力，它是應用數據解決問題的基礎，是具備整個數據采集能力的先決條件。

2、數據分析能力

數據分析能力是指對收集得到的數據進行整理分析的能力，是應用數據解決實際問題的前提。

3、數據感知能力

數據感知能力是指學生通過觀察、實驗等探究活動在搜集數據、整理數據、分析數據時表現出來的對數據進行認知的能力。數據感知能力反映了學生對數據的認識水平，是對數據進行關鍵分析的條件，是具備數據采集能力的前提。

4、數據倫理素養

數據倫理也稱數據道德，是指在信息的產生、存儲、獲取、傳播和利用等環節中，用來規范數據安全、知識產權以及法治觀念的總稱。大數據時代要求實現數據的自由、開放和共享，在此過程中，隱私保護和倫理道德成為一大隱患，而數據倫理恰恰針對的就是這一問題。

三、地方新建本科院校數據采集能力培養的教學現狀

由于數據科學與大數據技術專業是新增專業，新建地方本科院校對該專業學生數據采集能力的培養，受資源短缺、經驗不足、專業課程不完備等諸方面的限制，現將教學中存在的問題概括如下：[5-6]

1、教學內容過于注重理論

實踐是培養學生數據采集能力的關鍵途徑。受應試教育的影響，新建地方本科院校教學內容過于強調理論知識，其教學內容與當今社會的密切度不足。在教學過程中，實踐教學的開展度不夠，缺乏對學生實踐綜合能力的多樣化培養。如該類院校的大數據實驗基礎薄弱，造成大數據實驗開展困難、項目實訓缺失，以理論課代替實踐課的現象時有發生。

2、課程設置不夠完備

由于數據科學與大數據技術專業的教學還處在初期階段，在專業課程設置和教學資源方面還存在較大的問題，如課程設置以單純的專業課為主，并沒有有效考慮到該專業課程的交叉性和融合性，課程設置不夠完備。另外，大數據專業的教學需要獲取更多的數據資源，新建地方本科院校受資金限制，教學資源平臺建設還處在起步階段，存在著數據不足和數據單調等問題，這都制約了該專業學生數據采集能力的培養。

3、教學模式和手段陳舊

創新意識是大數據背景下大力提倡的，但現階段，新建地方本科院校教學模式和手段陳舊，在教學的創新上存在不足。例如該專業的教學沒有立足于其專業的特點開展：教學過程中依舊采用傳統的教學模式和手段，對多媒體教學、網絡教學等新興手段的探索創新不夠;教學方式上對學生數據采集能力的重視度不足，導致了學生存在被動學習的現象，這與大數據時代學生采集能力的發展要求不符。

四、數據科學與大數據技術專業學生數據采集能力的培養設想

基于大數據專業學生數據采集能力教學現狀分析，在調查研究的基礎上，以德州學院為例，對該專業的教學在人才培養目標、課程設置、教學方法、培養方式等方面進行了如下探究，旨在提高學生的數據采集能力。

1、明確人才培養目標

大數據專業具有較強的交叉性和鮮明的實踐性，這就要求所培養的數據人才需要掌握更多的學科知識。目前，經濟金融、社會管理、工程材料和醫療衛生等眾多領域都需要集基礎理論知識、數據采集能力、創新實踐能力等多種知識技能于一體的數據人才。其人才培養應以市場需求為導向，順應大數據時代潮流，根據當前涉及數據科學相關領域的發展特征和趨勢，確定切合實際的專業人才培養目標，確保專業設置與社會需要緊密對接。[7]

2、優化教學內容

基于上述培養目標，借鑒國內外高校的先進經驗，在課程的設置上注重應用性、創新性，將大部分相似或重復的課程刪減或合并，按照學校實際情況將大學生數據采集能力教育課程列為大學生通用必修課或重點選修課程，以此提高學生的數據收集、分析能力和數據應用意識，使學生形成綜合性、多層次的能力結構。

德州學院在課程設置上，注重學科交叉，強化數學、統計學、計算機科學等基礎理論知識，強調數據采集能力的培養。在大數據技術方面，開設了數據庫技術、Java程序設計、Python編程、Hadoop大數據開發技術、數據分析、算法分析與設計等課程。以此促進學生掌握數據采集、分析、挖掘和可視化的方法，以提高學生的數據采集能力。在教學內容的設置上，針對專業課對數據采集的內容涉及不足，針對性不強等現狀，適當將數據采集教育與專業課程教學相結合，使數據知識成為基礎課、專業課內容的有效載體，專業課知識成為數據采集能力教育的具體內容。[8]為了實現上述目標，通過“四平臺三模塊”（公共基礎平臺課程、專業基礎平臺課程、專業核心課程平臺、專業拓展平臺（包含兩模塊）及實踐模塊）的課程體系，逐步構建了大數據專業的知識體系結構。

3、改進教學方式方法，重視創新能力培養

首先，從改革教育方法上來說，不同區域的教育方法與理念也應各有不同。因而，新建地方本科院校在教學改革過程中要注意以區域需求為導向，對教學方法進行相應改革創新，以達到提高學生創新能力的目的，培養適應時代要求和區域經濟發展的創新型人才。教師要根據時代特點和學生需要不斷更新教學方法，適應大數據發展的新動向、新趨勢。例如，在教學活動中，改變以往“填鴨式”的教學模式，實施以學生為中心的啟發式、參與式、合作式等教學方法;基于教學目標，選取生活中的典型案例，設計相關教學活動，在活動的過程中，鍛煉學生的數據收集、分析的能力和數據感知力。[9]

其次，學校應重視學生能力創新的培養，完善學校創新體系。其一，可設立創業實驗室，鼓勵學生參加多樣的創業創新活動，支持創業合作，以培養學生的創業創新及合作創新的能力。其二，開展形式多樣的實踐競賽，培養學生的自主學習能力、創新精神和創新思維。如開設創業能力競賽、數學建模競賽等多樣化的競賽以激發學生的創新興趣，提高學生的創新能力。

4、學生培養與教師科研團隊建設相結合

人才的培養與教師的專業素養息息相關，教師隊伍的素質決定了高校學生培養的質量。首先應提高師資質量，加強教師隊伍建設，積極與用人單位建立合作關系，一方面，派出教師到合作企業單位掛職鍛煉，掌握現階段數據科學與大數據技術專業相關領域的發展情況;另一方面，學校可以聘請業界專家擔任合作授課教師、專業指導教師，與校內教師共同建設課程，協作授課，指導學生。[10]另外，教學過程是一個教學相長的過程，學生可以適當參與教師的科研團隊，與教師合作交流，在科研活動中潛移默化的提升學生自身的創新精神和分析解決問題的能力。

5、提高實踐應用能力，加強社會實踐

課堂教學只是對學生數據采集能力培養的子環節，它傾向于傳授理論基礎、基本技術和普通的應試技能。但是基于數據科學與大數據技術專業的強實踐性，在對學生的數據采集能力培養中更應注重培養學生將理論應用到實際的能力。[11]社會實踐則是提高學生實踐能力的有效途徑。因此對于新建地方本科院校來說應著力提高學生的實踐應用能力，加強社會實踐，建立學生數據采集能力培養的長效機制。

6、加強課程考核

基于數據采集能力內涵的多樣性，地方新建本科院校應根據學校的定位和大數據專業的特點，結合學生的身心規律和個性差異，建立多元化的能力評價體系。基于本文提出的培養途徑，結合相關考評體系的研究，[12]德州學院將課程考評分為兩方面：第一，設立評價體系，綜合考慮課程體系的實施效果和學生數據采集能力的提升效果，從學校、教師、學生三方進行綜合考評，通過評價促進課程體系的不斷優化;第二，對學生的評價采用過程評價與綜合評價相結合的評價方式，不再僅以一張期末考試試題作為唯一的評價機制，可以將自我評價和教師評價加入到平時的學習過程中，通過評價促進教師管理和教學水平的提高，進而促進學生數據采集能力的提升。

此外，在平時的學習中，要注重對學生進行綜合能力的考查，從專業的基礎知識、數據采集能力、實踐能力等多方位對學生進行考評。對于基礎理論知識，采用定期進行單元測驗，學期中進行期中測驗，以此來評價學生對各部分知識的掌握情況;對于實踐項目的考核，通過聘請青軟實訓的專業人士介入教學過程進行質量評價，傳遞和滲透企業、行業對大數據專業人才培養的要求，同時可以彌補學生評價與教師評價的局限性;[13]另外，在一次實訓項目結束后，通過讓學生自我反思并進行論文寫作或實踐報告寫作，旨在提升學生的綜合能力。[14]

【參考文獻】

[1] 李蕓. 淺論數據科學與大數據技術時代的數據素養培養策略[J]. 電腦知識與技術， 2013（36）8199-8200.

[2] 白紅平. 應用型本科院校開展數據素養教育的問題與對策研究[J]. 無線互聯科技， 2018（18）82-83.

[3][9] 陳丹丹.高職學生數據素養在數學課堂中的培養研究[J].農村經濟與科技，2018.29（16）259-260.

[4][8] 白紅平.大數據時代的數據能力培養研究[J]. 江蘇科技信息， 2017.10（29）66-67.

[5][10] 李建軍，呂勇斌. 互聯網金融課程建設與人才培養模式的思考[J]. 中國大學教學， 2018（5）64-68.

[6][12] 何巧利. 互聯網金融背景下高校金融專業課程體系構建研究[J]. 黑龍江教育學院學報， 2017（10）52-54.

[7] 梁麗麗.互聯網金融應用型人才培養模式探索[J]. 審計廣角， 2018. 02（84）111.

[11] 郝媛玲，沈婷婷.高校文理科研究生數據素養比較[J].圖書館論壇，2016（8）126-132.

[13] 湯荷花.地方本科院校應用型人才培養改革研究[D].蘇州大學.2016.

[14] 關井春，吳偉杰，談奕.德國“雙元制”模式對互聯網金融專業課程改革的啟發[J].專業建設，2017（07）73-75.

【作者簡介】

于 波（1981—）男，山東臨沂人，博士，德州學院講師，研究方向：統計方法研究及其應用、大數據教學法研究.

董立華（1965—）女，山東德州人，本科，德州學院教授，研究方向：函數論及教學法研究，本文通訊作者.

李雅男（1998—）女，山東德州人，德州學院在讀本科生，研究方向：統計方法研究及其應用.

畢文琪（1998—）女，山東濟南人，德州學院在讀本科生，研究方向：統計方法研究及其應用.